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Você sabe dizer as diferenças entre Inteligência Artificial e Machine Learning?

Engana-se quem pensa que a Inteligência Artificial é uma discussão recente. O assunto já é estudado desde a década de 1950, porém ganhou popularidade recentemente devido à aplica prática em produtos industriais. Isso tem sido possível graças aos avanços tecnológicos, especialmente no que diz respeito à Indústria 4.0.

Conhecida também pela sigla IA, a tecnologia dá condições para uma máquina tomar decisões autônomas durante o processo produtivo. Isso só acontece porque é ampliada a capacidade de análise e a velocidade de tomada de decisões diante de um volume crescente de informações geradas por indústrias de diversos segmentos. Além disso, as indústrias que aderem à IA alcançam velocidade, precisão, confiabilidade e individualização nos seus negócios.

Derivado da Inteligência Artificial, o Machine Learning é uma aplicação que permite aos sistemas aprenderem e avançarem com base na experiência sem estarem claramente programados. Além disso, dá a possibilidade de segmentar e padronizar comportamentos. Com isso, o gestor industrial pode prever o comportamento dos dados e, assim, buscar caminhos para evitar prejuízos ou otimizar a produção.

Mais diferenças entre Inteligência Artificial e Machine Learning

Inteligência Artificial

AI é uma maneira computacional de simular o pensamento cognitivo humano e a tomada de decisões com base em dados, levando a ações semelhantes às humanas e, em última análise, para sermos melhores e mais rápidos na solução de problemas do que nós. A partir da entrada de novas experiências, as máquinas aprendem e realizam tarefas semelhantes às humanas.

A Inteligência Artificial é geralmente dividida em 2 tipos:

AI Fraca
Relacionada com a construção de máquinas ou softwares de certa forma inteligentes, A Inteligência Artificial Fraca recebe esse nome por estar relacionada com a construção de máquinas ou softwares que não são capazes de raciocinar por si.

AI Forte
Autoconsciência e possibilidade de pensar são características gerais da criação de máquinas e sistemas que têm Inteligência Artificial Forte. Isso significa que há mais do que simulação de raciocínio, mas o entendimento do porquê executou determinada ação.

Machine Learning

Parte dos estudos de Inteligência Artificial, o Machine Learning permite que um sistema aprenda de forma autônoma rapidamente a reconhecer padrões e fazer previsões, com o mínimo de programação, apenas a partir dos dados alimentados. Para a Universidade de Stanford, Machine Learning é “a ciência de fazer com que os computadores atuem sem serem programados explicitamente”.

A tecnologia também pode ser dividida, basicamente, em 2 categorias:

Machine Learning Supervisionado

Requer o controle por um especialista da entrada e da saída de dados, para analisar os resultados apresentados pela máquina ou sistema. Ou seja, é necessário trabalhar com modelos pré-estabelecidos para classificar dados em categorias.

Machine Learning não Supervisionado

Ao contrário do tipo anterior, este dispensa a supervisão de um especialista, pois os algoritmos são treinados a partir de um determinado conjunto de dados para que desenvolva suas próprias conclusões.

Aprenda mais a fundo sobre Inteligência Artificial e Machine Learning aplicados à indústria

Com o avanço das tecnologias industriais, a análise de dados também está evoluindo e passa a ser feita por Inteligência Artificial. Incentivadora da transformação digital no Brasil, a TOTVS vai transmitir um webinar gratuito com um time de 3 especialistas para explicar como funciona e o impacto da Inteligência Artificial para as indústrias.

Os principais tópicos que serão abordados são:
1. Explicando as diferenças entre os conceitos de AI e Machine Learning;
2. Exemplos de aplicação da 4ª Revolução;
3. O que a 4ª Revolução precisou pra começar a acontecer?;
4. Breve histórico de Machine Learning;
5. Comparando empresas que investiram em ML e as que não investiram,
6. Possíveis aplicações de IA nos diferentes segmentos de mercado.

*Este material é um publieditorial, sob responsabilidade de TOTVS

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